搜索分析会涉及来自搜索项目的定性数据，同时也包含点击率、流量、转化率等定量数据。
注意：定性数据用于评估行为及行为产生的原因。调查和问卷提供的就是定性数据，本书定量数据来自于基于重复会话的搜索模型。
定量数据是可以用数字量化的数据。例如：网站访问量，购买某商品的人数。
点击流数据通过追踪用户在何处点击了什么内容，来衡量用户在网站上的行为。
通过观察各个搜索项目提供的定性数据，可以更准确地预测用户意图并作出决定。如果用户通过三种不同的搜索词进入你的网站，这些数据将会向你披露用户的决策过程。如果搜索模式类似于“ACME部件”→“ACME部件评论”→“ACME部件折扣”，从中可以看出客户正在寻找某个产品，之后查看产品评论，接下来搜索产品折扣价格。你还可以结合网站调研进一步放大定性数据。将定性数据与定量数据结合，我们才能更清晰地了解用户意图，从而优化用户体验。
当你将外部搜索数据和站内搜索数据进行合并时，更容易从“意图模式”中获得启发。
可能不少用户都似乎通过品牌词来到你的网站，意味着这些词跟你的品牌有特殊联系。例如搜索“iPhone”，这特指苹果，会带来一定的品牌联想。当用户从品牌词来到你的网站后，接下来他们会在站内搜索什么？
你通过设置流量分析工具捕获自然搜索关键词和相关的站内搜索关键词吗？你意识到许多由品牌词进入网站的客户只是在寻找某种特定商品吗？或者存在大量的辅助性搜索。如果你是通过搜索引擎营销（SEM）这种点击付费方式获得的流量，通过研究用户在找什么来优化着陆页，让用户需要的信息尽可能方便地呈现在他们眼前，以实现流量价值最大化。如果流量来自SEO，你无法决定页面的排名，但可以通过提升网站整体导航水平来提供深层页面的链接。从长远来看，了解并满足客户需求能够增加用户黏性，可以使你生意兴隆。
搜索可以让你更深入地了解用户的语言习惯。关键词研究也是为了了解搜索引擎上的语言环境。关键词搜索量有多大？其他网站在这些关键词上竞争力如何？这些数据同样可以用在其他营销渠道上。为什么不把关键词研究的成果运用到邮件营销和店内传单里，让线上邮件标题和线下店内广告都使用客户熟悉的语言？
当我们在讨论品牌词和非品牌词时，经常会混淆内部用语和外部用语。或许你想称呼自己的产品为“有史以来最棒的产品”而用户则简单地叫它“小东西”。除非你有足够的金钱和品牌资源来改变人们的语言习惯，你应该意识到使用一些“小东西”相关的词语，会让用户更容易理解你的产品。避免那些显而易见的错误，不要使用不会引起共鸣并且不能让他们意识到你的小东西同样是“有史以来最棒的东西”的词语。搜索是一门关于词语使用及语法需求，同时包含点击、入站链接和其他数据衡量指标的综合学问。
除了这些因素，SEO还要面临的特有挑战是所有主流搜索引擎的黑盒算法。搜索引擎不会让其他人知道它的“秘密配方”，也就是支持其运行的算法。为了更好地了解这些算法，SEO专家需要试着与工程师互换角色。要知道，不同的搜索引擎都有其独特的算法，比如Bing算法和Google算法就不一样。每个搜索引擎的算法都是其特有的，其他搜索引擎在某些情况下可能租用算法（比如Yahoo!现在租用Bing的算法），不过每个主流搜索引擎都有自己的特性，需要通过测试去发现。
了解搜索算法的最好方法是查看数据集，测试以了解哪些产生了积极的反馈，哪些产生了消极的反馈。通过分析和测试，可以实现很多SEO方面的工作。
搜索分析不仅仅是监测网站流量，还包括着陆页优化（LandingPageOptimization，LPO）和转化率优化（ConversionRateOptimization，CRO），并非每个人都通过主页来到你的网站，所以LPO的重点在于留住用户并推动他们继续浏览。着陆页优化通常可以从优化高流量导入页开始。CRO则着眼于将用户引导到特定渠道并完成某个目标。转化可能在数次访问后发生，而这些访问是购买周期和决策过程的一部分。CRO会考虑决策过程的每个步骤和用户需求，帮助客户尽可能快地做出决定。
搜索策略不仅要考虑网站流量的引入，还要考虑流量在网站内的流向和到达最终目标的路径。站内搜索有助于衡量用户在使用站内导航时的问题和需求。你需要跳出对流量的追求，将精力放在商业目标上。思考如何提升和改善这些目标。
